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Convolution
Vision Transformer
Attention
Data Loader
Self-Supervised Learning
Vectorization
Imagenet
Multi GPU
Configuration Management
Focal Transformer
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Vectorization
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Focal Transformer
Inductive Bias
Learning Rate Scheduling
Classification
SimCLR
Typed Tensors
Cloud Computing
Skip Connections
Torchmetrics
Representation Learning
Data Parallelism
Einstein Summation
Multi-Head Attention
Inductive Bias
Learning Rate Scheduling
Classification
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Data Parallelism
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Vector Search
Classification
WandB
Hydra
Transformers
Mixer
Data Augmentation
Position Encoding
Contrastive Learning
Generalization
Locality
Optimization
Imagehash
Equivariance
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timm
Invariance
Gradient Clipping
Pytorch Lightning
Albumentation
Tensor
Cross Entropy
MLOps
Distributed Data Parallel
Image Embedding
SGD
Similarity
Adam
Layer Normalization
timm
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딥러닝 입문에 필요한 모든 내용을 담았습니다. 현대적 스타일의 딥러닝을 명확히 이해하고, 자유자재로 사용하는 방법을 배워가세요.

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수강 만족도MAX.

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끝까지남는지식이 되도록.

이렇게 하지 않습니다

복잡하고 지루한

수식 지옥

솔직해지자구요.

의미없는 수식 나열이 도움되던가요?

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대신 이렇게 해요

본질에 집중하는

직관적 이해

직관과 논리를 이용해

딥러닝의 원리를 명쾌하게 이해해요.

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이렇게 하지 않습니다

학습만을 위한

튜토리얼 환경

한 번 쓰고 버리는 주피터 노트북,

재사용성은 어디에...? 🤯

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대신 이렇게 해요

온전한 프로덕션

서비스가 되기까지

튜토리얼은 그만,

현실 세계의 딥러닝을 고민해요.

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이렇게 하지 않습니다

오래된 내용,

낡은 시각.

AI 격동의 시대

5년 전의 커리큘럼은 그만 졸업해요 🥱

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대신 이렇게 해요

현대적인 접근,

실용적인 내용.

넓은 시각으로 바라보며

역사와 트렌드, 미래를 모두 이해해요.

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트렌디한 스택으로,

더 강력하게.

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이견의 여지 없는 2023년의 Best Practice.

수업을 모두 듣고나면, 전부 여러분의 것이 됩니다.

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pytorch logo
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모든 과정을 마치면,이렇게 됩니다.

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원리를 이해할 수 있어요

딥러닝을 관통하는 원리를

명쾌하고 우아하게 이해합니다

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첨단 모델을구현할 수 있어요

복잡한 첨단 모델을 니즈에 맞춰

자유롭게 구현합니다

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현실 세계의 서비스를설계할 수 있어요

실용적인 기술이 되도록

MLOps 파이프라인을 구성합니다

자주 묻는 질문.

Q

어떤 사람들에게 배우게 되나요?

그루마타는 지난 몇 년간 오프라인에서 진행하던 세션을 기반으로 런칭한 온라인 클래스입니다. 카카오, 토스 등 IT 기업에서 딥러닝 서비스를 직접 만들고 운영하는 엔지니어들이 운영하고 있어요. 현업에서 대규모 딥러닝 시스템을 구축하고 운영했던 경험과 노하우를 담아 직접 가르쳐 드립니다.

온라인 클래스는 대표가 직접 강의를 진행합니다. 블로그 GitHub을 둘러보세요.

Q

수강 대상이 어떻게 되나요?

특별한 사전 지식이나 전공을 가정하지는 않습니다. 그러나 개발 직군 종사자이거나, 프로그래밍 백그라운드가 있어야 더 많은 것을 얻어갈 수 있어요. 나에게 유용한 강의일지 궁금하다면 백그라운드와 수강 목적을 여기에 알려주세요.

Q

강의 목표가 무엇인가요?

딥러닝을 실용성 있는 하나의 기술 스택으로 자리잡게끔 하는 것이 목표입니다. 트렌드에 맞는 관점으로 딥러닝을 바라볼 수 있게 되며, 지속 가능한 학습을 위한 파이프라인을 2023년의 Best Tool들로 만들어 나가는 과정을 end-to-end로 경험할 수 있습니다.

Q

커리큘럼이 궁금해요

커리큘럼 페이지에서 자세한 챕터별 커리큘럼을 확인하실 수 있습니다.

Q

학습 코드나 수업 자료가 제공되나요?

수업에서 작성한 모든 코드는 Github Repository에 공개되어 있습니다. 강의 노트와 퀴즈는 강의 학습 페이지에서 확인하실 수 있어요.

Q

어떤 수업들이 있나요?

입문 과정에 해당하는 온라인 클래스와, 온라인 클래스 수료생들을 대상으로 진행하는 오프라인 클래스가 있습니다. 오프라인 클래스는 비정기적으로 진행되며 주제는 달라질 수 있는데요. 딥러닝에 국한되지 않고 System Design을 포함해 실제 프로덕트를 만드는데 필요한 다양하고 포괄적인 기술을 가르칩니다.

배우고 싶은 주제와 분야가 있다면 로그인 대시보드의 피드백 기능을 통해 귀띔해주세요 🙂

Q

수강료 납입 방법이 궁금해요

수강 신청하기를 누르면 카드 결제를 할 수 있는 페이지로 연결됩니다. 카드 결제 이외의 방법을 원하거나 기업 수강을 원하시는 경우 별도로 문의 부탁드립니다.

Q

환불이 가능한지 궁금해요

그루마타의 모든 수업은 결제 후 7일 이내이고 유료 강의를 수강하지 않은 경우 전액 환불이 가능합니다. 이외의 상황인 경우 환불 및 취소 정책을 참고해 주세요.

궁금증이 해소되지 않으셨다면

언제든 질문해주세요.

딥러닝 커리어,지금 바로 시작하세요.

더 이상 Hype의 홍수에 휩쓸리지 마세요.

오래 간직할 기술이 되게끔 가르쳐 드립니다.

Groomata

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대표유준형

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